이 글에서는 경쟁력 있는 연구 에이전트를 구축하는 방법을 소개합니다. 다단계 AI 워크플로우를 개발하는 개발자들을 위한 가이드를 제공합니다.

이번 포스트에서는 Amazon Nova 모델을 활용한 LLM을 판별자로 사용하는 강화 학습(RLAIF)의 작동 방식을 심층적으로 살펴봅니다.

이 글에서는 Amazon Nova 2 Sonic을 사용하여 전통적인 텍스트 에이전트를 대화형 음성 비서로 전환하는 과정에 대해 설명합니다. 텍스트와 음성 에이전트의 요구 사항을 비교하고, 다양한 사용 사례에 대한 디자인 우선 순위를 강조합니다.

AWS는 생성적 AI 이니셔티브를 개념에서 생산 및 지속 가능한 가치 창출로 전환하는 데 도움을 주는 ‘Path-to-Value’ 프레임워크를 소개합니다.

아마존 베드록 에이전트코어 평가는 AI 에이전트의 성능을 평가하는 완전 관리형 서비스입니다. 이 글에서는 에이전트의 정확성을 다양한 품질 차원에서 측정하는 방법과 개발 및 생산을 위한 두 가지 평가 접근법을 소개합니다.

이 글에서는 Strands Evals를 사용하여 AI 에이전트를 체계적으로 평가하는 방법을 소개합니다. 핵심 개념, 내장 평가자, 다중 턴 시뮬레이션 기능 및 통합을 위한 실용적인 접근 방식을 설명합니다.

이 글에서는 아마존 베드락에서 노바 1에서 노바 2로 마이그레이션하는 방법을 안내합니다. 모델 매핑, API 변경 사항, 코드 예제, 새로운 기능 구성 방법 등을 다룹니다.